パターン形成因子の同定のための”数値的な進化-発生"合成

Richard Bailleul;..;Jonathan Touboul(2020.7, Cell)[A “Numerical Evo-Devo” Synthesis for the Identification of Pattern-Forming Factors]

理由

ラボSlackに流れてきたよ

概要

動物たちは彼らの衣服を飾るモチーフにおける広い多様性を示すが、これらのパターンが種間やグループ間で再現性のある方向性や周期性をもつ。形態学的な違いは、伝統的に進化的変化の遺伝的な基盤を解明するのに用いられてきた。しかしながら、数理モデルと生物モデルにおけるパターンの保存性と安定性によって、主要な発生イベントが同定された。この研究から、導入と自己組織化の2つのパターン理論が現れた。これらを組み合わることで、自然パターンがどのように形成され進化するかの魅力的な説明が与えられるが、これらのメカニズムの根底にある生体内因子はまだ解明されていない。発生生物学と数学を橋わたしすることで、最近、新しい枠組みによってパターン設立に関する理解を革新的に進めることができ、パターニング戦略は時空間に組み合わさっているのかもしくは位置情報の生成における組織がちの形態形成の重要性が解明された。これらの経験的なモデルの対話に対する自然の変化の調査から得た結果を加えることで、モデルの影響と解析、そして生体内実証が促進された。この進化-発生-数理合成において、数理モデルは与えられた安定なパターンだけでなく現れるダイナミクス、そして最小のパラメーター変化を通じてこれらのダイナミクスにおける種間変異の拡張を再現する必要がある。この統合的な方法は、パターン設立中の分子、細胞、そして力学的相互作用を探り出すのに役立つだろう。

印象的な図

Fig2. 生体上のタンパク発現とシミュレーション結果

雑記

気づけば9月に入っている、こうやって時が流れて死んでいくんだな